一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法

本发明公开了一种基于多光谱图像融合的井下异常事件检测方法，首先采用多光谱成像设备采集多组多光谱井下图像并进行图像预处理，每组多光谱井下图像均包括有红外图像和可见光图像；然后构建多光谱图像检测模型，多光谱图像检测模型包括有特征提取模块和特征融合模块，最后对多光谱图像检测模型进行训练，并设置损失函数为加权MSE损失函数，并采用训练好的多光谱图像检测模型对每组多光谱井下图像进行井下异常事件的检测，得到井下异常事件检测结果。本发明通过融合不同光谱段的井下图像数据，提高井下异常事件检测的准确性和可靠性，能够聚焦于包含关键异常信息的区域，从而增强其特征捕捉能力，显著提升异常事件检测的精准度。